Tổng quan luận án

Luận án tiến sĩ ngành Quản trị Kinh doanh (Mã số: 9340101) với đề tài "Vốn trí tuệ và tác động đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp, ngành và quốc gia" (tiếng Anh: Intellectual Capital and Its Effects on the Performance of Firms, Sectors and Nations) được nghiên cứu sinh Trần Phú Ngọc thực hiện tại Trường Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS.TS. Võ Hồng Đức và TS. Văn Thị Hồng Loan, hoàn thành vào năm 2024.

Tính cấp thiết và khoảng trống nghiên cứu

Trong bối cảnh nền kinh tế toàn cầu chuyển dịch trọng tâm từ các nguồn lực hữu hình sang nguồn lực vô hình, vốn trí tuệ đã được nhiều công trình thực nghiệm khẳng định là nhân tố then chốt tạo lập lợi thế cạnh tranh và cải thiện hiệu quả tài chính của tổ chức (Bayraktaroglu và cộng sự, 2019; Xu và Wang, 2019; Chen và cộng sự). Tuy nhiên, các nghiên cứu trước đây chủ yếu tập trung vào cấp độ doanh nghiệp đơn lẻ mà bỏ qua việc đo lường vốn trí tuệ ở cấp độ ngành và cấp độ quốc gia, cũng như chưa xem xét đầy đủ vai trò của vốn trí tuệ đối với hiệu quả hoạt động của ngành và tăng trưởng kinh tế vĩ mô. Do đó, luận án được triển khai nhằm thiết lập một hệ thống đo lường và đánh giá toàn diện tác động của vốn trí tuệ trên cả ba cấp độ: doanh nghiệp, ngành và quốc gia.

Mục tiêu nghiên cứu

Luận án xác định mục tiêu bao trùm là đo lường vốn trí tuệ và kiểm tra tác động của vốn trí tuệ đến hiệu quả hoạt động ở ba cấp bậc: doanh nghiệp, ngành và quốc gia (đại diện bằng hiệu quả kinh tế). Các mục tiêu cụ thể được xác định như sau:

  1. Đo lường mức độ và hiệu quả sử dụng vốn trí tuệ đối với cấp độ doanh nghiệp, ngành và quốc gia.
  2. Kiểm tra tác động thực nghiệm của vốn trí tuệ đối với hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp, các ngành kinh tế và sự phát triển kinh tế của các quốc gia.

Câu hỏi nghiên cứu

Để hiện thực hóa các mục tiêu đã đề ra, luận án giải quyết hai câu hỏi nghiên cứu trung tâm:

  1. Có sự khác biệt nào về mức độ hiệu quả vốn trí tuệ giữa các doanh nghiệp tài chính và phi tài chính tại Việt Nam? Những bước tiến tiềm năng trong việc xây dựng phương pháp đo lường vốn trí tuệ ở cấp độ ngành và cấp độ quốc gia là gì?
  2. Tác động của vốn trí tuệ đến hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp và các ngành kinh tế tại Việt Nam, cũng như đối với hiệu quả kinh tế của các quốc gia diễn ra như thế nào?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

  • Đối tượng nghiên cứu: Hoạt động đo lường vốn trí tuệ và tác động của vốn trí tuệ đối với hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp, ngành và quốc gia.
  • Phạm vi cấp doanh nghiệp và ngành: Dữ liệu bảng của 150 doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam (gồm Sở Giao dịch Chứng khoán TP.HCM - HOSE và Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội - HNX) thuộc 12 nhóm ngành trong giai đoạn 8 năm từ 2011 đến 2018 (mẫu được chọn từ tổng thể sau khi loại bỏ 599 doanh nghiệp không đáp ứng tiêu chí hoạt động liên tục hoặc thiếu dữ liệu từ 4 năm trở lên, tỷ lệ mẫu đạt 20,03%).
  • Phạm vi cấp quốc gia: Dữ liệu bảng vĩ mô của 104 quốc gia trên toàn cầu trong giai đoạn 19 năm từ năm 2000 đến năm 2018, phân loại theo 7 khu vực địa lý và 4 nhóm thu nhập.

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Các hướng nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm trước đây

Luận án đã hệ thống hóa các quan điểm học thuật về phân loại và đo lường vốn trí tuệ qua các giai đoạn:

  • Các mô hình phân loại vốn trí tuệ: Mô hình Saint-Onge được đề xuất bởi Westberg và Sullivan (1998); mô hình của Sveiby (1997); sơ đồ giá trị vốn trí tuệ Skandia của Edvinsson và Malone (1997); mô hình của Sullivan (2000).
  • Các phương pháp đo lường truyền thống: Thẻ điểm cân bằng (Balanced Scorecard) của Kaplan và Norton (1992); Mô hình Technology Broker của Brooking (1996); Giám sát tài sản vô hình (Intangible Assets Monitor) của Sveiby (1997); Mô hình điều hướng Skandia (Skandia Navigator) của Edvinsson và Malone (1997); Hệ số giá trị gia tăng vốn trí tuệ (Value Added Intellectual Coefficient - VAIC™) của Pulic (1998).
  • Đo lường vốn trí tuệ cấp ngành và vùng lãnh thổ: Pöyhönen và Smedlund (2004) phân tích vốn trí tuệ khu vực qua ba mạng lưới (sản xuất, đổi mới và phát triển); Edvinsson và Bounfour (2004) tiếp cận giá trị động của vốn trí tuệ (IC-dVAL) tại Pháp; Xia và Niu (2010) đề xuất hệ thống 27 chỉ số cho 29 tỉnh thành tại Trung Quốc; Pedro và cộng sự (2018) nhấn mạnh sự cần thiết của cách tiếp cận ngành gắn với lý thuyết phát triển ngành; Liu và cộng sự (2021) áp dụng phương pháp ra quyết định đa tiêu chuẩn đánh giá 31 tỉnh của Trung Quốc.
  • Đo lường vốn trí tuệ cấp quốc gia: Bontis (2004) phát triển Chỉ số Vốn trí tuệ Quốc gia (NICI) cho 10 quốc gia Ả Rập; Lin và Edvinsson (2011) đo lường chỉ số tổng hợp gồm vốn con người, vốn thị trường, vốn quy trình, vốn đổi mới và vốn tài chính; Käpylä và cộng sự (2012) mở rộng mô hình cấu trúc vốn trí tuệ quốc gia bằng cách bổ sung thành phần vốn xã hội.
  • Mối quan hệ giữa vốn trí tuệ và hiệu quả hoạt động: Các nghiên cứu chỉ ra tác động dương (Phusavat và cộng sự), song cũng có nghiên cứu ghi nhận mối quan hệ âm hoặc không đồng nhất (Chan, 2009; Ghosh và Mondal, 2009; Firer và Williams, 2003). Ở cấp độ ngành, các công trình tập trung vào ngân hàng (Akkas và Asutay, 2022; Soewarno và Tjahjadi, 2020), sản xuất (Xu và Wang, 2019; Vishnu và Gupta, 2014), công nghệ (Nkambule và cộng sự, 2022; Xu và Li, 2019). Ở cấp độ quốc gia, mối liên hệ giữa vốn trí tuệ và năng lực cạnh tranh, tăng trưởng kinh tế được xem xét bởi Dal Mas (2019), Suciu và Nasulea (2019), Lin (2018), Carayannis và Grigoroudis (2016), Macerinskiene và Aleknaviciute (2017), Seleim và Bontis (2013).

Khoảng trống nghiên cứu luận án giải quyết

  1. Thiếu vắng các nghiên cứu so sánh thực nghiệm về mức độ và hiệu quả sử dụng từng thành phần vốn trí tuệ giữa nhóm doanh nghiệp tài chính và phi tài chính tại các thị trường mới nổi như Việt Nam.
  2. Thiếu một chỉ số đo lường vốn trí tuệ cấp độ ngành có khả năng lượng hóa định kỳ từ dữ liệu thứ cấp chuẩn tắc, khắc phục sự phụ thuộc vào dữ liệu định tính và khảo sát khó nhân rộng của các mô hình trước.
  3. Thiếu một bộ chỉ số vốn trí tuệ cấp quốc gia đáp ứng đồng thời 4 thuộc tính: tính đơn giản trong tính toán, tính định lượng hoàn toàn khách quan, tính thích ứng thị trường và khả năng so sánh quốc tế trên quy mô lớn giữa các nhóm thu nhập và vùng địa lý.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Cơ sở lý thuyết nền tảng

  • Lý thuyết dựa trên nguồn lực (Resource-Based View - RBV): Dựa trên nền tảng của Wernerfelt (1984) và Barney (1991), lý thuyết khẳng định nguồn lực bên trong của doanh nghiệp đóng vai trò quyết định trong việc thiết lập và duy trì lợi thế cạnh tranh bền vững nếu nguồn lực đó có giá trị, hiếm, khó bắt chước và không thể thay thế.
  • Lý thuyết dựa trên tri thức (Knowledge-Based Theory): Sự mở rộng của RBV (Hoskisson và cộng sự, 1999; Marr, 2004; Roos và cộng sự), xem tri thức và tài sản tri thức là nguồn lực chiến lược quan trọng nhất tạo ra sự khác biệt về hiệu quả giữa các tổ chức.
  • Lý thuyết đo lường hiệu quả hoạt động (Performance-Based Theory): Khung lý thuyết về đo lường tài chính và phi tài chính trong quản trị (Chenhall, 1997; Kaplan, 1983; Siepel và Dejardin, 2020) với các chỉ số kế toán truyền thống phản ánh khả năng sinh lời (ROA, ROE) và tăng trưởng kinh tế vĩ mô (GDP bình quân đầu người).

Khung phân tích và hệ thống biến số

Luận án xây dựng khung phân tích 3 tầng dữ liệu bảng:

Cấp độ phân tích Biến phụ thuộc Biến giải thích chính Các thành phần vốn trí tuệ / Biến kiểm soát
Doanh nghiệp - Tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROA)
- Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE)
Hệ số giá trị gia tăng vốn trí tuệ điều chỉnh (MVAIC) - Hiệu quả vốn con người (HCE)
- Hiệu quả vốn cấu trúc (SCE)
- Hiệu quả vốn sử dụng (CEE)
- Hiệu quả vốn quan hệ (RCE)
- Quy mô doanh nghiệp (SIZE: ln tổng tài sản)
- Đòn bẩy tài chính (LEV: tổng nợ / tổng tài sản)
- Chỉ số vốn trí tuệ quốc gia (INIC)
Ngành - ROA cấp ngành
- ROE cấp ngành
Chỉ số vốn trí tuệ ngành (SICI) - Quy mô ngành (SIZE)
- Đòn bẩy tài chính ngành (LEV)
Quốc gia GDP bình quân đầu người (PGDP, USD cố định 2010) Chỉ số vốn trí tuệ quốc gia (INIC) - Độ mở thương mại (TO: % GDP)
- Chi tiêu chính phủ (GE: % GDP)
- Cung tiền mở rộng (BM: % GDP)
- Tín dụng nội địa khu vực tư nhân (CE: % GDP)

Cấu trúc chỉ số vốn trí tuệ quốc gia (INIC)

Chỉ số INIC được xây dựng từ dữ liệu thứ cấp của World Bank (WDI), cấu thành từ 3 trụ cột và 6 chỉ báo định lượng:

  1. Vốn con người (Human Capital): Tỷ lệ nhập học đại học (% tổng nhập học thô), Tỷ lệ nhập học trung học (% tổng nhập học thô), Chi tiêu chính phủ cho giáo dục (% GDP).
  2. Vốn cấu trúc (Structural Capital): Tỷ lệ người sử dụng Internet trên tổng dân số, Tỷ lệ thuê bao điện thoại di động trên tổng dân số.
  3. Vốn quan hệ (Relational Capital): Tỷ lệ xuất khẩu hàng hóa và dịch vụ trên GDP.

Phương pháp phân tích định lượng và định tính

  • Phương pháp định lượng:
    • Cấp doanh nghiệp: Hồi quy dữ liệu bảng bằng Phương pháp Momen tổng quát (GMM) nhằm xử lý triệt để ba hiện tượng nội sinh tiềm ẩn: nội sinh do biến không quan sát được, nội sinh đồng thời và nội sinh động.
    • Cấp ngành và quốc gia: Kiểm định tương quan Pearson, hệ số phóng đại phương sai (VIF), kiểm định phương sai sai số thay đổi (Modified Wald test theo Baum, 2001), kiểm định tự tương quan, kiểm định phụ thuộc chéo (Pesaran, 2004; Pesaran, 2015), kiểm định tính đồng nhất độ dốc (Pesaran và Yamagata, 2008), kiểm định nghiệm đơn vị bảng (Pesaran, 2003), kiểm định đồng tích hợp bảng (Kao, 1999; Pedroni, 1999, 2004; Westerlund, 2005).
    • Kỹ thuật ước lượng tác động tương quan chung động (Dynamic Common Correlated Effects - DCCE) theo Chudik và Pesaran (2015a) được sử dụng để ước lượng các tham số dài hạn trong điều kiện có phụ thuộc chéo và không đồng nhất độ dốc.
    • Kiểm định mối quan hệ nhân quả bảng (Panel Granger Causality) dựa trên mô hình hiệu chỉnh sai số VECM (Engle và Granger, 1987) và kiểm định Dumitrescu-Hurlin với thống kê Z-bar.
  • Phương pháp định tính bổ trợ: Thực hiện phỏng vấn chuyên gia, phỏng vấn nhóm và quan sát thực tế để tìm hiểu sâu hơn các cơ chế quản trị bên trong doanh nghiệp, làm cơ sở đề xuất các hàm ý chính sách và khuyến nghị quản lý.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu (Introduction)

Chương 1 thiết lập khung tổng thể của luận án. Tác giả trình bày bối cảnh chuyển dịch kinh tế tri thức, sự hạn chế của các nghiên cứu thực nghiệm khi chỉ phân tích vốn trí tuệ ở cấp độ vi mô mà thiếu sự kết nối với cấp độ trung mô (ngành) và vĩ mô (quốc gia). Chương này công bố mục tiêu tổng quát, 2 mục tiêu cụ thể, 2 câu hỏi nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu và phạm vi thời gian (2011–2018 cho doanh nghiệp/ngành tại Việt Nam; 2000–2018 cho 104 quốc gia). Đồng thời, chương 1 phác thảo 3 đóng góp chính của luận án và sơ đồ tiến trình nghiên cứu gồm 5 bước logic từ xác định vấn đề, tổng quan lý thuyết, thu thập dữ liệu, phân tích kinh tế lượng đến kết luận và hàm ý.

Chương 2: Tổng quan tài liệu (Literature Review)

Chương 2 cung cấp bức tranh toàn cảnh về lý thuyết và thực nghiệm liên quan đến vốn trí tuệ. Tác giả phân tích các nền tảng lý thuyết: Lý thuyết nguồn lực (RBV), Lý thuyết tri thức và Lý thuyết đo lường hiệu quả. Tác giả điểm luận các mô hình phân loại (Saint-Onge, Sveiby, Skandia, Sullivan) và các công cụ đo lường truyền thống (BSC, Technology Broker, Intangible Assets Monitor, Skandia Navigator, VAIC). Chương 2 mở rộng phân tích các công trình đo lường vốn trí tuệ cấp vùng/ngành (Pöyhönen và Smedlund, 2004; Edvinsson và Bounfour, 2004; Xia và Niu, 2010; Pedro và cộng sự, 2018; Liu và cộng sự, 2021) và cấp quốc gia (Bontis, 2004; Lin và Edvinsson, 2011; Käpylä và cộng sự, 2012). Tác giả tổng kết các phát hiện trái chiều về tác động của vốn trí tuệ đến hiệu quả tài chính và kinh tế, qua đó xác lập khoảng trống nghiên cứu cần bù đắp.

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu (Research Methodology)

Chương 3 chi tiết hóa quy trình xử lý dữ liệu và thiết kế mô hình kinh tế lượng. Dữ liệu cấp doanh nghiệp gồm 150 công ty niêm yết trên HOSE và HNX được thu thập thủ công từ báo cáo tài chính kiểm toán và trang thông tin CafeF (2011–2018). Dữ liệu vĩ mô của 104 quốc gia được trích xuất từ World Development Indicators (WDI) của Ngân hàng Thế giới (2000–2018). Chương này định nghĩa các công thức tính toán: MVAIC và các cấu phần (HCE, SCE, CEE, RCE); phương pháp xây dựng chỉ số vốn trí tuệ ngành (SICI); quy trình chuẩn hóa và tổng hợp chỉ số vốn trí tuệ quốc gia (INIC). Các mô hình hồi quy GMM cho cấp doanh nghiệp, DCCE cho cấp ngành và quốc gia cùng chuỗi các kiểm định chẩn đoán phụ thuộc chéo, tính dừng, đồng tích hợp và quan hệ nhân quả Granger được thiết lập chi tiết.

Chương 4: Đo lường vốn trí tuệ: Phân tích thực nghiệm (Measuring Intellectual Capital: The Analytical Analysis)

Chương 4 trình bày các kết quả thống kê mô tả và phân tích so sánh mức độ tích lũy vốn trí tuệ trên các cấp độ:

  • Cấp doanh nghiệp tại Việt Nam: So sánh giữa 75 doanh nghiệp tài chính và 75 doanh nghiệp phi tài chính giai đoạn 2011–2018 cho thấy tổng vốn trí tuệ của khối tài chính cao hơn có ý nghĩa thống kê so với khối phi tài chính. Khối tài chính vượt trội về hiệu quả vốn con người (HCE) và hiệu quả vốn cấu trúc (SCE), trong khi khối phi tài chính có hiệu quả vốn sử dụng (CEE) và hiệu quả vốn quan hệ (RCE) cao hơn.
  • Cấp ngành tại Việt Nam: Phân tích chỉ số SICI trên 12 ngành giai đoạn 2011–2018 chỉ ra rằng các ngành Chứng khoán (Securities), Năng lượng (Energy) và Thực phẩm (Food) có mức độ tích lũy vốn trí tuệ cao nhất. Ngược lại, ngành Ngân hàng (Bank) và Công nghệ (Tech) ghi nhận mức hiệu quả vốn trí tuệ tương đối thấp trong giai đoạn nghiên cứu.
  • Cấp quốc gia toàn cầu (INIC):
    • Giai đoạn 2000–2018 ghi nhận sự gia tăng liên tục của chỉ số INIC tại cả 7 khu vực địa lý, trong đó khu vực Nam Mỹ có tốc độ tăng trưởng chỉ số INIC mạnh nhất.
    • Châu Âu là khu vực đạt mức INIC trung bình cao nhất, trong khi Châu Phi đạt mức thấp nhất.
    • Phân theo mức thu nhập: Nhóm quốc gia thu nhập cao đạt INIC cao nhất, tiếp theo là nhóm thu nhập trung bình cao, thu nhập trung bình thấp và thấp nhất là nhóm thu nhập thấp.
    • Trong nhóm 10 nền kinh tế lớn nhất thế giới, Hoa Kỳ đạt mức tích lũy INIC cao nhất. Trung Quốc có khởi điểm thấp trong giai đoạn đầu nhưng đã có sự gia tăng mạnh mẽ trong 20 năm.
    • Trong toàn bộ mẫu 104 quốc gia, Phần Lan là quốc gia đạt mức tích lũy vốn trí tuệ quốc gia cao nhất thế giới.

Chương 5: Kết quả thực nghiệm về tác động của vốn trí tuệ đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp, ngành và quốc gia

Chương 5 trình bày kết quả ước lượng kinh tế lượng:

  • Cấp doanh nghiệp (Ước lượng GMM): Vốn trí tuệ năm hiện tại (MVAIC) tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê đến hiệu quả hoạt động đo bằng ROA và ROE ở cả doanh nghiệp tài chính và phi tài chính (giả thuyết H1 được chấp nhận). Đối với doanh nghiệp tài chính, cả ba thành phần HCE, SCE và CEE đều đóng góp dương và có ý nghĩa vào ROA và ROE. Chỉ số vốn trí tuệ quốc gia (INIC) cũng thể hiện tác động lan tỏa tích cực đến hiệu quả tài chính của doanh nghiệp.
  • Cấp ngành (Ước lượng DCCE và Kiểm định Granger): Chỉ số SICI tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê ở mức 10% đến hiệu quả hoạt động ngành ($SICI = 0{,}083^$ trong mô hình ROA, $R^2 = 0{,}35$). Kiểm định nhân quả bảng chỉ ra mối quan hệ nhân quả hai chiều giữa SICI và ROE (F-statistic = 2,945), quan hệ nhân quả một chiều từ SICI đến ROA (F-statistic = 0,444*), từ SIZE đến ROA (F = 1,488*) và từ LEV đến ROA (F = 1,593*).
  • Cấp quốc gia (Ước lượng DCCE và Kiểm định Granger): Chỉ số INIC có tác động tích cực, mạnh mẽ và có ý nghĩa thống kê đến tăng trưởng kinh tế (PGDP) của các quốc gia ($PGDP_{-1} = 0{,}958$, $R^2 = 0{,}97$). Kiểm định nhân quả bảng ghi nhận mối quan hệ nhân quả hai chiều giữa INIC và PGDP, cũng như giữa INIC và các biến số kinh tế vĩ mô:
[Tổng hợp kết quả kiểm định nhân quả Granger cấp quốc gia (Trích bảng 5.11)]
- PGDP <---> INIC (Z-bar: 12,148*** / 13,605***): Nhân quả hai chiều
- PGDP <---> TO   (Z-bar: 4,399***  / 7,283***):  Nhân quả hai chiều
- PGDP <---> GE   (Z-bar: 8,257***  / 12,159***): Nhân quả hai chiều
- PGDP <---> BM   (Z-bar: 16,461*** / 10,346**):  Nhân quả hai chiều
- PGDP <---> CE   (Z-bar: 10,306**  / 5,566***):  Nhân quả hai chiều
- INIC <---> TO   (Z-bar: 3,268**   / 8,749***):  Nhân quả hai chiều
- INIC <---> GE   (Z-bar: 9,797***  / 30,074***): Nhân quả hai chiều
- INIC <---> BM   (Z-bar: 11,342*** / 3,508**):   Nhân quả hai chiều
- INIC <---> CE   (Z-bar: 6,403***  / 4,680*):    Nhân quả hai chiều

(Ghi chú: *, **, *** có ý nghĩa thống kê tương ứng ở mức 10%, 5% và 1%).

Chương 6: Kết luận và hàm ý chính sách (Conclusions and Implications)

Chương cuối cùng tổng hợp toàn bộ các phát hiện nghiên cứu, đối chiếu với các công trình quốc tế và đưa ra các hệ thống khuyến nghị:

  • Khuyến nghị quản trị cho các nhà điều hành doanh nghiệp trong việc phân bổ nguồn lực cân bằng giữa vốn con người, vốn cấu trúc và vốn quan hệ tùy theo đặc thù tài chính hoặc phi tài chính.
  • Khuyến nghị cho các nhà quản lý ngành (đặc biệt là ngành Ngân hàng và Công nghệ) nhằm nâng cao hiệu quả khai thác tài sản vô hình.
  • Khuyến nghị cho các nhà hoạch định chính sách quốc gia trong việc gia tăng đầu tư vào giáo dục, phát triển hạ tầng số viễn thông và mở rộng hội nhập quốc tế để thúc đẩy vốn trí tuệ quốc gia, tạo động lực tăng trưởng kinh tế bền vững.

Kết quả và những đóng góp mới

Đóng góp về mặt lý luận và học thuật

  1. Thiết lập khung phân tích đa cấp độ: Luận án mở rộng lý thuyết dựa trên nguồn lực và lý thuyết tri thức bằng cách tích hợp và kiểm định thực nghiệm vai trò của vốn trí tuệ đồng thời trên ba cấp độ: doanh nghiệp, ngành và quốc gia trong cùng một công trình nghiên cứu.
  2. Phát triển Chỉ số vốn trí tuệ ngành (SICI): Đề xuất chỉ số SICI đa chiều tổng hợp từ báo cáo tài chính hàng năm của các doanh nghiệp trong ngành, khắc phục các nhược điểm của các phương pháp định tính trước đây (như nghiên cứu của Pöyhönen và Smedlund, 2004; Yodmongkon và Chakpitak, 2009), giúp việc lượng hóa vốn trí tuệ ngành trở nên khách quan, có thể cập nhật định kỳ và so sánh xuyên quốc gia.
  3. Xây dựng Chỉ số vốn trí tuệ quốc gia mới (INIC): Luận án xây dựng chỉ số INIC cho 104 quốc gia dựa trên dữ liệu thứ cấp từ WDI, đáp ứng trọn vẹn 4 tiêu chuẩn phương pháp luận: tính đơn giản, tính định lượng hoàn toàn, tính thích ứng thị trường và khả năng so sánh quốc tế giữa các nhóm phát triển khác nhau.

Đóng góp về mặt thực tiễn

  1. Làm rõ sự khác biệt giữa khu vực tài chính và phi tài chính: Cung cấp bằng chứng thực nghiệm cho thấy doanh nghiệp tài chính tại Việt Nam có mức tích lũy và hiệu quả vốn trí tuệ cao hơn doanh nghiệp phi tài chính, trong đó vốn con người và vốn cấu trúc đóng vai trò chủ đạo ở khối tài chính, còn vốn quan hệ và vốn sử dụng chiếm ưu thế ở khối phi tài chính.
  2. Định vị hiệu quả vốn trí tuệ các ngành kinh tế tại Việt Nam: Chỉ ra nghịch lý thực nghiệm khi hai ngành thâm dụng tri thức là Ngân hàng và Công nghệ lại có chỉ số SICI thấp hơn các ngành Chứng khoán, Năng lượng và Thực phẩm trong giai đoạn 2011–2018, phản ánh việc khai thác tài sản vô hình chưa tương xứng với tiềm năng.
  3. Xác lập mối quan hệ nhân quả hai chiều: Khẳng định bằng thực nghiệm mối quan hệ tương hỗ giữa vốn trí tuệ quốc gia và tăng trưởng kinh tế (PGDP), đồng thời chứng minh tác động lan tỏa tích cực của vốn trí tuệ quốc gia đến hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp vi mô.

Hàm ý quản trị và giải pháp đề xuất

  • Đối với doanh nghiệp: Cần xem chi phí phát triển nguồn nhân lực và hệ thống công nghệ là các khoản đầu tư sinh lời dài hạn thay vì chi phí thời kỳ; tái cấu trúc danh mục tài sản vô hình phù hợp với tính chất ngành nghề.
  • Đối với cấp ngành: Các hiệp hội và cơ quan quản lý ngành Công nghệ và Ngân hàng cần xây dựng tiêu chuẩn quản trị tri thức, thúc đẩy đổi mới quy trình và ứng dụng công nghệ để gia tăng hiệu quả vốn cấu trúc.
  • Đối với cơ quan quản lý nhà nước: Đẩy mạnh chi tiêu công cho giáo dục bậc cao và giáo dục nghề nghiệp; hoàn thiện thể chế và cơ sở hạ tầng viễn thông/Internet; duy trì chính sách mở cửa thương mại để tiếp thu tri thức quốc tế.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Dựa trên phạm vi và dữ liệu được trình bày trong văn bản luận án:

  • Phạm vi mẫu doanh nghiệp và ngành: Mẫu nghiên cứu cấp doanh nghiệp chỉ giới hạn ở 150 công ty niêm yết quy mô vốn hóa lớn trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2011–2018 (chiếm tỷ lệ 20,03% tổng thể), chưa bao quát khối doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs) hoặc các doanh nghiệp chưa niêm yết.
  • Khung thời gian dữ liệu: Dữ liệu cấp doanh nghiệp dừng ở năm 2018 và dữ liệu vĩ mô quốc gia dừng ở giai đoạn 2000–2018, chưa phản ánh các biến động kinh tế sau năm 2018.
  • Chỉ báo thành phần của INIC: Chỉ số INIC cấp quốc gia sử dụng 6 chỉ báo vĩ mô đại diện cho 3 trụ cột (con người, cấu trúc, quan hệ) từ nguồn WDI; các nghiên cứu tương lai có thể mở rộng bổ sung thêm các chỉ báo về thể chế, vốn xã hội hoặc bảo hộ quyền sở hữu trí tuệ khi nguồn dữ liệu đồng bộ cho phép.

Giá trị tham khảo

Luận án là tài liệu tham khảo chuyên sâu cho các nhóm đối tượng:

  • Nghiên cứu sinh và học giả: Cung cấp phương pháp luận đo lường vốn trí tuệ cấp ngành (SICI) và cấp quốc gia (INIC), quy trình ứng dụng các kỹ thuật kinh tế lượng bảng nâng cao (GMM, DCCE, kiểm định phụ thuộc chéo, đồng tích hợp và nhân quả Granger bảng).
  • Nhà quản trị doanh nghiệp: Cung cấp cơ sở định lượng để đánh giá hiệu quả đóng góp của từng thành phần vốn trí tuệ (HCE, SCE, CEE, RCE) vào ROA và ROE, từ đó tối ưu hóa chiến lược quản trị tài sản vô hình.
  • Nhà hoạch định chính sách kinh tế: Cung cấp bằng chứng thực nghiệm về tác động hai chiều giữa vốn trí tuệ quốc gia và tăng trưởng kinh tế, hỗ trợ quá trình xây dựng chính sách phân bổ ngân sách cho giáo dục, công nghệ thông tin và xúc tiến thương mại quốc tế.

Câu hỏi thường gặp

1. Luận án sử dụng mô hình nào để đo lường vốn trí tuệ ở cấp độ doanh nghiệp?

Luận án sử dụng mô hình Hệ số giá trị gia tăng vốn trí tuệ điều chỉnh (Modified Value-Added Intellectual Coefficient - MVAIC), bao gồm 4 thành phần: Hiệu quả vốn con người (HCE), Hiệu quả vốn cấu trúc (SCE), Hiệu quả vốn sử dụng (CEE) và Hiệu quả vốn quan hệ (RCE).

2. Chỉ số vốn trí tuệ quốc gia (INIC) do tác giả đề xuất được cấu thành từ những chỉ báo nào?

Chỉ số INIC được xây dựng từ 6 chỉ báo thuộc 3 trụ cột trích xuất từ World Development Indicators (WDI):

  • Vốn con người: Tỷ lệ nhập học đại học (% thô), Tỷ lệ nhập học trung học (% thô), Chi tiêu chính phủ cho giáo dục (% GDP).
  • Vốn cấu trúc: Tỷ lệ người dùng Internet trên dân số, Tỷ lệ thuê bao di động trên dân số.
  • Vốn quan hệ: Tỷ lệ xuất khẩu hàng hóa và dịch vụ trên GDP.

3. Kết quả so sánh vốn trí tuệ giữa doanh nghiệp tài chính và phi tài chính tại Việt Nam như thế nào?

Tổng vốn trí tuệ của khối doanh nghiệp tài chính cao hơn khối phi tài chính có ý nghĩa thống kê. Khối tài chính chiếm ưu thế về hiệu quả vốn con người (HCE) và vốn cấu trúc (SCE), trong khi khối phi tài chính đạt hiệu quả cao hơn ở vốn sử dụng (CEE) và vốn quan hệ (RCE).

4. Ngành kinh tế nào tại Việt Nam có mức tích lũy vốn trí tuệ (SICI) cao nhất và thấp nhất trong giai đoạn 2011–2018?

Theo kết quả tính toán chỉ số SICI trên 12 ngành, các ngành Chứng khoán (Securities), Năng lượng (Energy) và Thực phẩm (Food) đạt mức tích lũy vốn trí tuệ cao nhất. Ngược lại, hai ngành Ngân hàng (Bank) và Công nghệ (Tech) có mức hiệu quả vốn trí tuệ tương đối thấp hơn so với các ngành khác trong giai đoạn nghiên cứu.

5. Quốc gia và khu vực nào đạt mức tích lũy vốn trí tuệ quốc gia (INIC) cao nhất trong 104 quốc gia được khảo sát?

Xét theo khu vực, Châu Âu đạt mức INIC trung bình cao nhất, trong khi Nam Mỹ có tốc độ tăng trưởng chỉ số nhanh nhất giai đoạn 2000–2018. Xét theo từng quốc gia đơn lẻ, Phần Lan là quốc gia đạt mức tích lũy INIC cao nhất toàn cầu trong mẫu nghiên cứu, và Hoa Kỳ đạt mức cao nhất trong nhóm 10 nền kinh tế lớn nhất thế giới.


Kết luận

Luận án tiến sĩ của tác giả Trần Phú Ngọc đã thực hiện thành công việc đo lường và đánh giá tác động của vốn trí tuệ trên cả ba cấp độ: doanh nghiệp, ngành và quốc gia. Bằng việc phát triển hai bộ chỉ số mới là SICI (cấp ngành) và INIC (cấp quốc gia cho 104 nước), công trình đã đóng góp những bước tiến quan trọng vào hệ thống lý thuyết quản trị tri thức và kinh tế học thực nghiệm. Kết quả nghiên cứu khẳng định vốn trí tuệ có tác động tích cực và quan hệ nhân quả hai chiều đối với hiệu quả tài chính doanh nghiệp, hiệu quả ngành và tăng trưởng kinh tế vĩ mô, cung cấp cơ sở khoa học xác thực cho các quyết định quản trị và hoạch định chính sách phát triển kinh tế tri thức.